21장. 기획과 의사결정은 선택지를 비교 가능하게 만든다

AI는 아이디어 수를 늘리는 데 강하지만, 아이디어 수가 결정 품질은 아니다. 기획의 핵심은 목적과 제약을 바탕으로 선택지를 같은 기준에서 비교하는 것이다.


목표: 베타에서 학습 속도를 높인다.
제약: 4주, 사용자 100명, 평일 지원, 비용 상한.
선택지: 즉시 시작 / 조건부 시작 / 2주 연기.
기준: 사용자 가치 30, 운영 위험 25, 학습 속도 20, 비용 15, 복구 가능성 10.

점수는 진실이 아니라 토론 구조다. 가중치가 바뀌면 결론이 어떻게 달라지는지 민감도 분석을 한다. 정성 판단을 소수점까지 정밀하게 표현하지 않는다.

결정 기록에는 선택하지 않은 대안과 반대 조건을 남긴다.


결정: 조건부 시작
이유: 학습 가치가 크고 100명 제한으로 운영 위험을 낮출 수 있음
전제: 장애 공지 템플릿 승인, 삭제 리허설 통과
재검토일: 베타 7일째
뒤집는 조건: 삭제 SLA 미준수 또는 비용 상한 120% 초과

AI에게 CEO 역할을 주는 대신 대안 비교표, 빠진 이해관계자, 반대 조건을 찾게 한다. 책임자는 결정 이유를 자기 언어로 설명해야 한다.

가중합은 논의를 투명하게 하지만 숫자가 근거보다 정확해 보이는 착시를 만든다. 각 점수 옆에 근거와 신뢰 수준을 붙인다. 임계값 근처에서는 작은 가중치 변화로 순위가 바뀌는지 본다.


민감도 실험
- 운영 위험 가중치 25 → 35
- 사용자 가치 30 → 20
- 비용 추정 오차 ±30%
- 장애 공지 승인 지연 0일 → 7일

결론이 모든 시나리오에서 같다면 강건하다. 쉽게 뒤집히면 조건부 결정과 추가 조사로 표현한다. AI가 만든 소수점 점수보다 선택을 뒤집는 조건이 실무에서 더 유용하다.

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